R Aplicado a la Investigación en Ciencias Económicas y Empresariales

1-Acerca de este curso

Syllabus

Repositorio del curso clik aquí

Clases: Por definir.

Horario de atención: Por definir.

2-Configuración inicial

[1] Descargar R

[2.] Descargar RStudio

RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el lenguaje de programación R. Esta IDE brinda una interfaz más amigable con el usuario facilitando el aprendizaje.

[3.] Instalar R y RStudio

Puede ir a este enlace y seguir las instrucciones de instalación para el sistema operativo de su equipo.

3-Clases

3.1-Fundamentos de programación [4 horas]

Clase-01: Introducción a R

Ver presentación [aquí], códigos [aquí] y taller de la clase [aquí].

¿Usar R?
Interfaz de Rstudio.
Introducción a R.
Librerías.
Funciones y help.

Clase-02: Lenguaje orientado a objetos

Ver presentación [aquí], códigos [aquí] y taller de la clase [aquí].

Nombrar objetos.
Tipo de datos.
Estructura de datos.

3.2-Manipular bases de datos en R [8 horas]

Clase-03: Limpiar conjuntos de datos (parte-1)

Ver presentación [aquí], códigos [aquí] y taller de la clase [aquí].

Directorio de trabajo.
Importar-exportar conjuntos de datos.
Tidy-data.
Renombrar variables.
Adicionar/Eliminar variables.
Pipe (%>%).

Clase-04: Limpiar conjuntos de datos (parte-2)

Ver presentación [aquí], códigos [aquí] y taller de la clase [aquí].

Remover filas y/o columnas.
Combinar conjuntos de datos (adicionar filas/columnas).
Pivotear conjuntos de datos.
Aplicación: Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) - DANE.

3.3-Fundamentos de estadística [10 horas]

Clase-05: Estadística descriptiva (parte-1)

Ver presentación [aquí]. Ver códigos [aquí]. taller de la clase [aquí].

Medidas de tendencia central.
Promedio condicional.
Medidas de dispersión.
Correlación.
Aplicación: SABER-PRO y SABER-11 - ICFES.

Clase-06: Estadística descriptiva (parte-2)

Ver presentación [aquí], códigos [aquí] y taller de la clase [aquí].

Visualización de información.
Aplicación: Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) - DANE.

Clase-07: Estadística inferencial

Ver presentación [aquí], códigos [aquí] y taller de la clase [aquí].

Distribuciones de probabilidad.
Prueba de hipótesis e intervalos de confianza.
Diferencia de medias.
Aplicación: Encuesta nacional de calidad de vida (ECV) - DANE.

3.4-Análisis de regresión [8 horas]

Clase-08: Fundamentación teórica

Ver presentación [aquí], códigos [aquí] y taller de la clase [aquí].

¿Qué dice y qué no dice una regresión?
¿Qué pude fallar en una regresión?
Endogeneidad.
Métodos cuasiexperimentales.

Clase-09: Aplicación

Ver presentación [aquí], códigos [aquí] y taller de la clase [aquí].

OLS
Regresión discontinua.
Modelos no lineales.
Interpretación y presentación de resultados.

3.5-Presentación de información [4 horas]

Clase-10: Elaboración de informes

Ver presentación [aquí], códigos [aquí] y taller de la clase [aquí].

Introducción a Rmarkdown.
¿Cómo podemos presentar los resultados de una investigación?
Automatizar informes.